网络舆情文摘生成技术中相似度与聚类的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题背景 | 第11-12页 |
| ·文摘生成系统概况 | 第12-13页 |
| ·本文的文摘生成系统 | 第13-15页 |
| ·系统结构 | 第15页 |
| ·本文的工作 | 第15-17页 |
| 第2章 基于词频的相似度计算 | 第17-22页 |
| ·基于词频的相似度计算 | 第17-19页 |
| ·基于词频计算相似度简介 | 第17页 |
| ·基于词频的相似度计算设计思想 | 第17-18页 |
| ·TF计算相似度的公式 | 第18-19页 |
| ·总体框图及难点 | 第19-20页 |
| ·基于词频计算相似度的总体框图 | 第19-20页 |
| ·难点及技术核心 | 第20页 |
| ·基于词频的相似度算法的指标分析 | 第20-21页 |
| ·评价相似度计算的几个主要指标 | 第20-21页 |
| ·基于词频的相似度计算指标分析 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于依存结构及其改进的相似度计算 | 第22-38页 |
| ·依存结构的相关知识 | 第22-25页 |
| ·依存语法的定义及依存关系的5条公理 | 第22页 |
| ·依存树的建立方法 | 第22-25页 |
| ·基于依存结构的相似度计算 | 第25-27页 |
| ·基于依存结构的相似度计算的设计思想 | 第25-26页 |
| ·基于依存树的相似度计算公式 | 第26-27页 |
| ·衰减函数的选择 | 第27-29页 |
| ·衰减函数选择依据 | 第27页 |
| ·测试分析比较结果 | 第27-29页 |
| ·总体框图及难点 | 第29-33页 |
| ·基于依存相似度计算程序总体框图 | 第29-30页 |
| ·难点及技术核心 | 第30-33页 |
| ·基于依存结构相似度计算的指标分析 | 第33页 |
| ·基于改进的依存结构的相似度计算 | 第33-37页 |
| ·词义标注的基本知识 | 第33-34页 |
| ·词义标注在相似度计算中的应用 | 第34-35页 |
| ·对依存结构计算相似度改进后的总体框图 | 第35-36页 |
| ·结果分析及进一步改进 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 聚类分析 | 第38-50页 |
| ·聚类算法 | 第38-39页 |
| ·非层次法 | 第38-39页 |
| ·层次聚类法 | 第39页 |
| ·类间距离的计算 | 第39-42页 |
| ·最长距离法 | 第39-40页 |
| ·最短距离法 | 第40页 |
| ·平均距离法 | 第40页 |
| ·几种方法的比较 | 第40-42页 |
| ·分类数的计算 | 第42-44页 |
| ·参数的训练 | 第44-47页 |
| ·聚类模块的程序框图 | 第47页 |
| ·聚类结果评价 | 第47-49页 |
| ·评价方法 | 第47-48页 |
| ·评价结果 | 第48-49页 |
| ·结果分析 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 文摘的抽取和生成 | 第50-56页 |
| ·主题句的抽取 | 第50-51页 |
| ·自动文摘的生成 | 第51-53页 |
| ·抽取和生成模块程序的框图 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 个人简历 | 第62页 |
